使用AI大模型改造OA会议简单实践，开启微调AI大模型之路

这篇文章讲解使用OA会议数据，微调AI大模型改造OA会议。

思路

1、可以直接让大模型调用OA接口来实现，后期维护比较麻烦。

2、连接数据库，让大模型生成SQL，直接执行就可以得到结果。

利用AI大模型生成SQL查询OA会议信息

1、录入会议的ddl信息

使用OA数据字典，结合会议创建语句。

2、简单地问一下，看一下生成的sql是怎么样的。

Q: 统计我今天创建了多少个会议

AI大模型回答：

SELECT COUNT(*) AS today_meetings_createdFROM meetingWHERE DATE(creation_date) = CURDATE()

创建会议时间字段不对，导致查询报错。手动修复一下。

修复后查询已正确，我们把数据存入本地知识库里面。

系统推荐了一些问题，可以继续训练AI大模型。

我们再次把这条sql进行训练，因为还缺少创建人是我自己的子查询。

手动添加用户ID需要通过查询org_member表。

我们定义 your_user_id 请执行以下sql查询：SELECT ID FROM org_member WHERE `NAME` ='OA同学'and `STATUS`=1

再次提问：

SELECT COUNT(*) AS Today_meetings_created FROM MeetingWHERE DATE(CREATE_DATE) = CURDATE()这个语句需要我作为创建人的条件，请优化

大模型回答：

SELECT COUNT(*) AS Today_meetings_created FROM Meeting mINNER JOIN org_member om ON m.CREATE_BY = om.IDWHERE DATE(m.CREATE_DATE) = CURDATE() AND om.`NAME` = 'OA同学'AND om.`STATUS` = 1

生成的sql基本上是符合要求的，在本地知识库里面隐藏的告诉了我名称，只查询状态等于1的数据。

我们进行手动修复一下

针对老是出现字段不在表的情况，必须约定一下。

方法1:直接告诉它，使用指定的字段

方法2：限制只能使用ddl的字段进行生成。

再次提问，sql生成很正确。

最后得到一个训练好的数据集

下一步把训练的数据集成到OA中，实现AI大模型改造OA会议。

测试了 几个大模型，生成SQL的能力如下：

deepseek-coder-v2:16b>qwen2.5-coder:3b>qwen2.5:3b

最终使用了deepseek-coder-v2官方宣称与GPT4-Turbo相当，确实很强。

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